无需数学就能写AI，MIT提出AI专用编程语言Gen( 三 )_：无需数学就能写AI

2015 年，谷歌开源 TensorFlow 以来，它已经成为了最为流行的深度学习框架。然而，即使 TensorFlow 足够自动化和高效，但它只侧重于深度学习模型，对范围更广的人工智能而言，这些模型既昂贵又有限。

如今，业内已经有大量的 AI 技术，例如统计和概率模型、模拟引擎等。一些概率编程系统虽然足够灵活，可以覆盖到多种 AI 技术，但运行不够高效。

研究人员寻求的是集其所长于一身：自动、灵活、快速。Mansinghka 说，「如果我们能做到这一点，或许就能向 TensorFlow 对深度学习那样，有助于民主化更广泛的模型和推理算法。」

在概率性 AI 中，推理算法会对数据执行操作，并基于新数据连续地调整概率，从而最终做出预测。

借鉴了早期概率编程系统 Church 中的概念，研究人员将几种自定义建模语言结合到 Julia 中，每种建模语言都对不同类型的 AI 建模方法进行优化，使其更加通用。利用优化、变分推理、某些概率方法以及深度学习等各种方法，Gen 还为推理任务提供了高级基础结构。

外部机构就 Gen 与 MIT 展开合作

无需数学就能写AI，MIT提出AI专用编程语言Gen( 三 )